Qu’est-ce que le Edge Computing ?

Le Edge Computing optimise les dispositifs Internet et les applications Web en rapprochant l’informatique de la source des données. Cela minimise le besoin de communications longue distance entre le client et le serveur, ce qui réduit la latence et l’utilisation de la bande passante.

Qu’est-ce que le Edge Computing ?

Le Edge Computing est une philosophie de réseau qui vise à rapprocher l’informatique de la source des données afin de réduire la latence et l’utilisation de la bande passante. En termes plus simples, l’informatique de pointe signifie exécuter moins de processus dans le Cloud et déplacer ces processus vers des endroits locaux, comme sur l’ordinateur d’un utilisateur, un dispositif IdO ou un serveur de pointe. Le fait d’amener l’informatique en périphérie du réseau minimise la quantité de communication à longue distance qui doit avoir lieu entre un client et un serveur.

Qu’est-ce que le Network Edge ?

Pour les appareils Internet, la périphérie du réseau est l’endroit où l’appareil, ou le réseau local contenant l’appareil, communique avec l’Internet. Le terme « périphérie » est un peu flou ; par exemple, l’ordinateur d’un utilisateur ou le processeur d’une caméra IdO peuvent être considérés comme la périphérie du réseau, mais le routeur, le fournisseur d’accès Internet ou le serveur local de l’utilisateur sont également considérés comme la périphérie. L’élément important à retenir est que la périphérie du réseau est géographiquement proche de l’appareil, contrairement aux serveurs d’origine et aux serveurs Cloud, qui peuvent être très éloignés des appareils avec lesquels ils communiquent.

Exemple de Edge Computing ?

Prenons l’exemple d’un bâtiment sécurisé par des dizaines de caméras vidéo IoT haute définition. Ce sont des caméras « bêtes » qui émettent simplement un signal vidéo brut et le transmettent en continu à un serveur Cloud. Sur le serveur Cloud, la sortie vidéo de toutes les caméras passe par une application de détection de mouvement pour s’assurer que seuls les clips présentant une activité sont enregistrés dans la base de données du serveur. Cela signifie que l’infrastructure Internet du bâtiment est soumise à une pression constante et importante, car une grande partie de la bande passante est consommée par le volume élevé de séquences vidéo transférées. En outre, le serveur Cloud est très sollicité et doit traiter simultanément les séquences vidéo de toutes les caméras.

Imaginez maintenant que le calcul du capteur de mouvement soit déplacé vers la périphérie du réseau. Et si chaque caméra utilisait son propre ordinateur interne pour exécuter l’application de détection de mouvement et envoyait ensuite les séquences au serveur Cloud selon les besoins ? Il en résulterait une réduction significative de l’utilisation de la bande passante, car une grande partie des images des caméras n’aurait jamais à se rendre sur le serveur Cloud. De plus, le serveur Cloud ne serait plus responsable que du stockage des images importantes, ce qui signifie que le serveur pourrait communiquer avec un plus grand nombre de caméras sans être surchargé. C’est à cela que ressemble l’informatique de pointe.

Quels sont les avantages du Edge Computing ?

Comme on l’a vu dans l’exemple ci-dessus, l’informatique de pointe permet de réduire l’utilisation de la bande passante et des ressources du serveur. La bande passante et les ressources du Cloud sont limitées et coûtent de l’argent. Chaque foyer et chaque bureau étant équipé d’appareils photo, d’imprimantes, de thermostats et même de grille-pain intelligents, Statista prévoit que d’ici 2025, plus de 75 milliards d’appareils IdO seront installés dans le monde. Afin de prendre en charge tous ces appareils, il faudra déplacer des quantités importantes de calculs vers la périphérie.

Un autre avantage important du déplacement des processus vers la périphérie est la réduction de la latence. Chaque fois qu’un appareil doit communiquer avec un serveur distant quelque part, cela crée un retard. Par exemple, deux collègues dans le même bureau qui discutent sur une plateforme de messagerie instantanée peuvent subir un retard important parce que chaque message doit être acheminé hors du bâtiment, communiquer avec un serveur quelque part dans le monde et être ramené avant d’apparaître sur l’écran du destinataire. Si ce processus est poussé à l’extrême et que le routeur interne de l’entreprise est chargé de transférer les chats internes, ce retard perceptible n’existerait pas.

De même, lorsque les utilisateurs de toutes sortes d’applications web se heurtent à des processus qui doivent communiquer avec un serveur externe, ils se heurtent à des retards. La durée de ces retards variera en fonction de la largeur de bande disponible et de l’emplacement du serveur, mais ces retards peuvent être évités en amenant davantage de processus à la périphérie du réseau.

En outre, l’informatique de pointe peut fournir de nouvelles fonctionnalités qui n’étaient pas disponibles auparavant. Par exemple, une entreprise peut utiliser l’informatique périphérique pour traiter et analyser ses données en périphérie, ce qui permet de le faire en temps réel.

Pour résumer, les principaux avantages de l’informatique périphérique sont les suivants :

• Diminution de la latence
• Diminution de l’utilisation de la bande passante et des coûts associés
• Diminution des ressources des serveurs et des coûts associés
• Fonctionnalité ajoutée

Quels sont les inconvénients du Edge Computing ?

L’un des inconvénients de l’informatique de pointe est qu’elle peut augmenter les vecteurs d’attaque. Avec l’ajout de dispositifs plus « intelligents », tels que les serveurs de pointe et les dispositifs d’IdO équipés d’ordinateurs robustes, les acteurs malveillants ont de nouvelles possibilités de compromettre ces dispositifs.

Un autre inconvénient de l’informatique de pointe est qu’elle nécessite davantage de matériel local. Par exemple, alors qu’une caméra IdO a besoin d’un ordinateur intégré pour envoyer ses données vidéo brutes à un serveur web, il lui faudrait un ordinateur beaucoup plus sophistiqué avec une plus grande puissance de traitement pour qu’il puisse exécuter ses propres algorithmes de détection de mouvement. Mais la baisse des coûts du matériel informatique fait qu’il est moins cher de construire des appareils plus intelligents.